京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下,百货行业如何革命
进入互联网、大数据时代,中国百货行业发生了翻天覆地变化,以前“一铺养三代”,现在街上到处都是旺铺出兑,更不用说各种百货商场的状况了。究其原因,中国百货行业外有国内经济增长减速、社会零售总额增长放缓以及网络购物发展的困境,内有相较购物中心自营能力不足、千店一面同质化竞争严重问题,深处“内忧外患”之中。
革命的目的,是为了让一切变好,是为了过得更好。大数据时代,革命的途径,就是怎么利用大数据。我们知道,很多百货公司纷纷走上了自我革命的道路,成为大数据应用的探索者:王府井百货推出了“王府井大数据平台”、新世界百货利用VIP数据进行圈层营销,天虹百货打造“天虹微店’开启全渠道购物,银泰百货“全场铺设WIFI”等等。
恰好,前些天帆软传说哥与该行业的某集团的IT负责人进行了一些交流,了解到他们所做变革,毕竟传说哥在数据展示和分析圈混了几年,今天就抛砖引玉,分享一些自己的见解,商超行业如何应用大数据。
对于百货商超公司而言,要用收集、应用什么数据?我想100%的人都会不假思索说用户标签和交易行为,也就是用户画像了。的确是的,像百度推广、腾讯广点通、LBS广告、京东猜你喜欢等等,广告都是智能的,这都是对用户标签、行为数据的分析和追踪,然后推送给他们合适的广告信息,这样的广告往往效果最好,因为切中了用户当前或者潜在的需求。
第二个问题,企业为什么要用大数据呢?为了挣钱嘛,为了挣更多的钱嘛。上面讲到大数据对于用户的价值,确实能推动很多产品的销售,带来很多销售额。但这不够啊!传说哥的东家帆软公司,为什么能发展这么快?原因就是帆软是做报表软件和商业智能软件的,该领域市场大,而企业购买这些软件都是为了自身运营。这就引出了第二个大数据的价值,对于企业运营的作用。没有数据的支撑,你很难知道“昨天发生了什么、为什么会发生、今天发生了什么、明天又将发生什么”,也不知道企业战略战术执行如何;有了数据的支撑,业务运转情况一览无遗,工作效率大大提高,管理和决策将更加轻松自然。
大数据时代的革命行动,说透了就是商超百货要做两件事,一个是用户画像系统,一个是企业运营数据分析中心。
首先是用户画像系统。
其核心是用计算机理解的“词语”,去描绘一个人,一般都是用“标签”+“权重”来做用户画像。与用户相关的数据,分为为静态数据和动态数据。静态数据主要是指他的个人标签,属性,比如他的年龄、职业、性别、收入、地区、婚姻状况、爱好、特征、消费能力、消费周期等。动态数据主要是他在商场内留下的行为数据,常见要素是时间、地点、行为,比如消费时间、所买物品、试衣间试了几次衣服等。收集用户数据的方式很多,如会员卡,如卖场wifi等。
当整个画像系统建立起来后,就是这样的一个场景:顾客使用手机在卖场停留的时间,物品的条码扫描情况,商场收集到这些数据,把这些数据上传到云端,就能更好的为顾客做推荐。例如,你喜欢西餐,你在西餐区买什么东西,喜欢什么品牌,在店里两三次的消费习惯等这些数据都会被系统记录下来,通过手机微信以及其它大数据结合以后,就会为你量身定做一套专属于你的一个DM单。现在的情况是所有人收到的DM单都一样,酱油,醋,萝卜,白菜,不管你喜欢不喜欢一股脑都丢给你,以后情况可能就不会是这样了,你喜欢某个品牌,这个品牌也许会通过大数据被“找”出来,单独推送给你,无论你什么时间到那都会有优惠。
其次是企业运营数据中心,也就是数据分析系统,可以准确实时的向领导层、中间管理层反映集团运营状况,如销售情况、库存情况、利润情况、人力资源情况等,辅助管理决策。
同时,业务人员查看卖场营运数据的场地和设备限制问题也将解决,业务人员可以在任何时间,通过内网或外网,在手机,平板等设备上了解实时的卖场营运数据,比如商品销量情况,畅销还是滞销,还有营运的一些基础数据,异常报表类数据。还比如管理人员在巡店的过程中,可以通过手机扫描商品条形码或二维码,就可以从移动端查看到这个商品在我们整个企业每家店的情况,包括他是跟哪个供应商合作,是多少钱的合作,多个批次商品的销售情况,以及一些合作的具体细节。数据分析系统需要ETL工具、BI工具等来建设实现,这里有几个关键点:一是对多源数据、多数据结构的支持,可以进行多数据源关联;二是性能优越,大数据量大并发的情况下扛得住;三是支持多样化的数据展示方式和交互效果,比如图表移动应用等;四是系统的可扩展性强,维护简单,如新需求可以及时响应,或者业务人员可以自己制作报表。
最后,再表述一个观点:任何的改革,都是自上而下推进的,比如商鞅变法,比如海尔的重生,没有上层领导的强力支持,改革就是走走形式,最后无疾而终。
所以商超百货行业要变革,首要是领导层观念的变革,认可时代的变化,认可数据的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28